자연어 처리를 사용하여 고객 지원을 자동화하는 방법

고객 지원 문의가 폭주하여 응답 시간이 늦어지고 고객이 좌절하게 되었던 회사는 NLP 파워드 채팅봇을 개발하여 이 문제를 해결했습니다. 파이썬, spaCy, NLTK를 사용하여 개발된 채팅봇은 고객의 쿼리를 카테고리화하는 의도 인식 기능을 사용하여 암호 재설정과 같은 쿼리를 분류했습니다. TextBlob를 사용한 감정 분석은 긴급하거나 부정적인 고객 메시지를 우선순위로 처리했습니다. 일반적인 문제에는 미리 작성된 응답이 제공되었으며, 복잡한 쿼리는 인간 에이전트에게 에스컬레이션되었습니다. 채팅봇은 평균 응답 시간을 대폭 줄이고 70%의 문의를 즉시 처리했습니다. 고객 만족도는 더 빠른 응답과 좌절한 고객의 우선순위 처리로 향상되었습니다. 자동화는 인간 에이전트를 해방시켜 상당한 비용 절감을 가져왔습니다. 성공적인 구현은 문제를 분명하게 정의하고, 사용 가능한 NLP 라이브러리를 사용하며, 실제 데이터로 모델을 지속적으로 개선하는 데 있습니다. 이 프로젝트는 고객 지원에서 NLP의 변환적 가능성을 보여줍니다.